NLP Bulut API'sine Giriş

Neden NLP Bulut?

Yapay zeka modellerinin üretime dağıtılması, sıkça karşılaşılan bir proje başarısızlığı kaynağıdır. Doğal Dil İşleme modelleri çok kaynaklıdır yoğun olması ve bu modellerin üretimde yüksek kullanılabilirliğinin sağlanması, aynı zamanda iyi yanıt zaman, bir meydan okumadır. Pahalı bir altyapı ve gelişmiş DevOps, programlama ve yapay zeka gerektirir beceriler.

NLP Cloud'un amacı, şirketlerin modellerini üretimde herhangi bir ödün vermeden hızlı bir şekilde kullanmalarına yardımcı olmaktır kalitede ve uygun fiyatlarla.

Bir Hesap Oluşturun

Kaydolmak çok hızlı. Sadece kaydı ziyaret edin sayfasına gidin ve e-posta + şifrenizi girin (buradan kaydolun).

Artık kontrol panelinizdesiniz ve API token'ınızı görebilirsiniz. Bu belirteci güvenle saklayın, ihtiyacınız olacak yapacağınız tüm API çağrıları için.

Hızlı bir şekilde hızlanabilmeniz için kontrol panelinizde çeşitli kod parçacıkları sağlanmıştır. İçin daha fazla ayrıntı için, daha sonra dokümantasyon (buradaki belgelere bakın).

NLP Bulut API İstemci Libleri

NLP Cloud, aşağıdaki özellikler sayesinde size tipik Doğal Dil İşleme özelliklerinin çoğunu kullanıma hazır olarak sunar önceden eğitilmiş spaCy veya Hugging Face modelleri veya kendi spaCy modellerinizi yükleyerek.

API'nin kullanımını kolaylaştırmak için NLP Cloud size çeşitli dillerde istemci kütüphaneleri sağlar (Python, Ruby, PHP, Go, Node.js). Bu eğitimin geri kalanında Python kütüphanesini kullanacağız.

Python kütüphanesini yüklemek için PIP kullanın:

pip install nlpcloud

Varlık Çıkarma (NER)

Varlıkların çıkarılması spaCy aracılığıyla yapılır. Tüm spaCy "büyük" önceden eğitilmiş modelleri mevcuttur, bunlar 15 dilin mevcut olduğu anlamına gelir (spaCy web sitesinde tüm bu modeller hakkında daha fazla ayrıntı). Ayrıca özel yükleme de yapabilirsiniz üretimde kullanmak için kendi geliştirdiğiniz kurum içi spaCy modelleri. Eğer bu istediğinizde, kontrol panelinizdeki "Özel Modeller" bölümüne gitmeniz yeterlidir:

Şimdi, cümleden varlıkları çıkarmak istediğinizi hayal edelim "John Doe 1999'dan beri Seattle'da Microsoft." İngilizce için önceden eğitilmiş spaCy modeli ("en_core_web_lg") sayesinde. İşte nasıl ilerlemeniz gerektiği:

import nlpcloud

client = nlpcloud.Client("en_core_web_lg", "")
client.entities("John Doe has been working for Microsoft in Seattle since 1999.")

Çıkarılan her bir varlığın içeriğini ve cümledeki konumunu döndürür.

Duygu Analizi

Duygu analizi, Hugging Face transformatörleri sayesinde elde edilir ve Distilbert Base Uncased Finetuned SST 2 English. İşte bir örnek:

import nlpcloud

client = nlpcloud.Client("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english", "")
client.sentiment("NLP Cloud proposes an amazing service!")

Bu metindeki genel hissiyatın olumlu mu yoksa olumsuz mu olduğunu size söyleyecektir. Aynı şekilde.

Metin Sınıflandırması

Metin sınıflandırması, Hugging Face transformatörleri sayesinde elde edilir ve Facebook's Bart Large MNLI. İşte bir örnek:

import nlpcloud

client = nlpcloud.Client("bart-large-mnli", "")
client.classification("""John Doe is a Go Developer at Google. 
    He has been working there for 10 years and has been 
    awarded employee of the year.""",
    ["job", "nature", "space"],
    True)

Gördüğünüz gibi, sınıflandırmaya çalıştığımız bir metin bloğunu olası kategorilerle birlikte iletiyoruz. Son argüman, tek bir kategorinin mi yoksa birkaç kategorinin mi uygulanabileceğini tanımlayan bir boolean'dır.

Her kategori için olasılığı döndürecektir.

Metin Özetleme

Metin özetleme, Hugging Face dönüştürücüleri sayesinde elde edilir ve Facebook's Bart Large CNN. İşte bir örnek:

import nlpcloud

client = nlpcloud.Client("bart-large-cnn", "")
client.summarization("""The tower is 324 metres (1,063 ft) tall, 
about the same height as an 81-storey building, and the tallest structure in Paris. 
Its base is square, measuring 125 metres (410 ft) on each side. During its construction, 
the Eiffel Tower surpassed the Washington Monument to become the tallest man-made 
structure in the world, a title it held for 41 years until the Chrysler Building 
in New York City was finished in 1930. It was the first structure to reach a 
height of 300 metres. Due to the addition of a broadcasting aerial at the top of 
the tower in 1957, it is now taller than the Chrysler Building by 5.2 metres (17 ft). 
Excluding transmitters, the Eiffel Tower is the second tallest free-standing structure 
in France after the Millau Viaduct.""")

Yukarıdakilerin bir özetini döndürecektir. Bu "soyutlayıcı" bir özettir, "çıkarıcı" değil Bu da yeni cümlelerin oluşturulabileceği ve önemli olmayanların çıkarılacağı anlamına gelir. Bununla birlikte Gerekli olmayan cümleler elbette çıkarılır.

Soru Yanıtlama

Soru cevaplama Hugging Face transformatörleri sayesinde gerçekleştirilir ve Deepset's Roberta Base Squad 2. İşte bir Örnek:

import nlpcloud

client = nlpcloud.Client("roberta-base-squad2", "")
client.question("""French president Emmanuel Macron said the country was at war
    with an invisible, elusive enemy, and the measures were unprecedented,
    but circumstances demanded them.""",
    "Who is the French president?")

Burada söz konusu olan, bir bağlam sayesinde bir soruyu yanıtlamaktır.

Örneğin yukarıdaki örnek "Emmanuel Macron" döndürür.

Konuşma Parçası (POS) Etiketleme

Konuşma Parçası etiketleme, varlık çıkarma için kullanılanla aynı spaCy modelleri sayesinde gerçekleştirilir. Yani için Örneğin, önceden eğitilmiş İngilizce modeli kullanmak istiyorsanız yapmanız gerekenler şunlardır:

import nlpcloud

client = nlpcloud.Client("en_core_web_lg", "")
client.dependencies("John Doe is a Go Developer at Google")

Cümledeki her bir belirtecin konuşma parçasını ve diğer belirteçlere olan bağımlılığını döndürür.

Sonuç

NLP Cloud, Doğal Dil İşleme için kullanımı kolay ve üretimde çok zaman kazanmanıza yardımcı olan bir API'dir.

Çeviri, dil algılama, metin oluşturma gibi daha fazla model mevcuttur... Ve çok daha fazlası.

Ayrıca, kritik performans ihtiyaçları için GPU planlarının da önerildiğini unutmayın.

Umarım bu makale bazılarınız için faydalı olmuştur! Herhangi bir sorunuz varsa, lütfen bana bildirmekten çekinmeyin Biliyorum.

Julien Salinas
NLP Cloud'da CTO